1. 毕业设计（论文）主要内容：

1. 降维方法一直是机器学习领域的热点研究问题，特征选择是降维方法的主要方法，多视角特征选择是当前的应用研究热点；

2. 针对多视角特征，采用非监督学习、自适应学习、嵌入学习等方法实现多视角特征选择；

3. 选择一个方向，如图像分类或图像内容识别等，实现多视角特征选择方法；

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   2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

   1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。

   
   2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。

   
   3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。

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   3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

   1-3周：查阅文献，完成开题报告
   4-6周：总体设计，完成论文综述
   7-10周：设计算法，功能模块设计
   11-13周：编码和测试
   14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

   
   
   

   4. 主要参考文献

   1. l. du and y.-d.shen. unsupervised feature selection with adaptive structure learning. in kdd,pages 209–218, 2015.

   2. m. qian and c.zhai. unsupervised feature selection for multi-view clustering on text-imageweb news data. in cikm, pages 1963–1966.acm, 2014.

   3. m. qian and c.zhai. robust unsupervised feature selection. in ijcai,2013.

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